Duomenų analizės supratimas: pradedančiojo vadovas

Aprašomoji analizė – procesas, kurio metu analizuojami istoriniai duomenys, kad būtų suprantamos tendencijos ir dėsningumai. Pavyzdžiui, pavyko ar nepavyko pasiekti tokius pagrindinius efektyvumo indikatorius kaip investicinė grąža.

Aprašomosios analizės pavyzdys – ataskaitų, kuriose apžvelgiami organizacijos pardavimo ir finansiniai duomenys ir kuriose pateikiama vertingų įžvalgų apie ankstesnę veiklą ir rezultatus, rengimas.

Galimybių analizei naudojami istoriniai duomenys, kurie padeda nuspėti, kas gali nutikti ateityje, pavyzdžiui, identifikuojant ankstesnes duomenų tendencijas, kad būtų galima nustatyti, ar jos gali pasikartoti.

Taikomi metodai apima įvairias statistines ir mašininio mokymo technikas, įskaitant neuroninius tinklus, sprendimų diagramas ir regresinę analizę.

Diagnostinė analizė padeda atsakyti į klausimus, kas sukėlė tam tikrus įvykius, žiūrint į efektyvumo indikatorius. Diagnostinės analizės metodai papildo pagrindinę aprašomąją analizę.

Bendrai diagnostinė analizė apima duomenų anomalijų (pvz., netikėtą metrikos pokytį) pastebėjimą, su šiomis anomalijomis susijusių duomenų rinkimą ir statistinių metodų naudojimą galimiems paaiškinimams rasti.

Kognityvinė analizė – sudėtinga duomenų analizės forma, pranokstanti tradicinius metodus. Šiam metodui naudojamas mašininis mokymas ir natūralios kalbos apdorojimas, kad būtų galima suprasti, mąstyti ir mokytis iš duomenų taip, kad būtų panašu į žmogaus mąstymo procesus.

Kognityvinės analizės tikslas – imituoti panašų į žmogaus mąstymą, kad būtų galima gauti gilesnių įžvalgų, atpažinti dėsningumus ir rengti prognozes.

Norminamoji analizė padeda atsakyti į klausimus, ką reikia daryti toliau, kad būtų pasiektas tam tikras tikslas ar uždavinys. Naudodamos norminamosios analizės įžvalgas, organizacijos gali priimti duomenimis pagrįstus sprendimus iškilus neaiškumui.

Duomenų analitikai, atliekantys norminamąją analizę, dažnai remiasi mašininiu mokymu, kad dideliuose semantiniuose modeliuose rastų dėsningumų ir įvertintų įvairių baigčių tikimybę.

Teksto analizė – būdas išmokyti kompiuterius suprasti žmonių kalbą. Jai naudojami algoritmai ir kiti metodai informacijai išgauti iš didelio kiekio tekstinių duomenų, pavyzdžiui, socialinės žiniasklaidos įrašų ar klientų peržiūrų.

Teksto analizė padeda duomenų analitikams suprasti, ką žmonės kalba, rasti dėsningumus ir gauti įžvalgų, kurias galima panaudoti priimant geresnius sprendimus tokiose srityse kaip verslas, rinkodara ir tyrimai.